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函数向量对齐技术，让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜，发现遗忘源于模型激活带偏差新功能，非覆盖旧功能。还设计FVG训练法，保留并对齐函数向量，保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收，代码开源。
WSL、Copilot皆重磅开源，深夜炸场的微软给我们带来了哪些惊喜？
今年微软 Build 2025 大会于 5 月 20 日凌晨开场，AI 是重要战略方向，‘开源’成关键词。大会有诸多亮点，如开源 Copilot 核心功能和 WSL，升级开发者工具，推出新智能体和平台等，还与多方探讨 AI 发展。
ICML 2025 Spotlight | 用傅里叶分解探讨图像对抗扰动，代码已开源
文章聚焦图像对抗净化，现有基于扩散模型策略在时域难解耦干净像素与扰动，损害图像语义。作者从频域研究，用傅里叶分解，发现扰动倾向破坏高频谱，提出注入低频信息，效果显著，论文与代码已开源。
SGLang Team：在 96 个 H100 GPU 上部署具有 PD 分解和大规模专家并行性的 DeepSeek
本文介绍 SGLang 团队在 96 个 H100 GPU 上部署 DeepSeek 的方法。利用 PD 分解和大规模专家并行性，SGLang 实现高吞吐量，成本低。博客探讨并行设计、优化方法，所有组件开源，也指出了当前局限与未来方向。
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。
快去提问！沐神空降小红书，在线答疑
本文整理了深度学习大牛李沐（沐神）在小红书开展的AMA答疑内容，覆盖AI学习、职业方向、技术趋势、行业赛道等大众关心的热门问题，给出了直白干货的回答，适合AI从业者、学生参考。
谢尔盖・布林再次进入「创始人模式」？Google押注「AI自我进化」
据路透社报道，Google联合创始人谢尔盖・布林深度介入AI研发，推动递归式自我改进（RSI）方向。此前Google新一代Gemini旗舰模型发布推迟，内部测试显示在关键领域落后对手，此次调整或为提升研发效率。
Auto-Research「终极大考」：新基准撕下大模型科研伪装
来自多所高校的研究者提出MLS - Bench，用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务，校准受控修改范围，主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口，Auto - Research需更严格评测标准。
大部分token根本不该重复计算，不止于KVCache
斯坦福研究显示，AI Agent每次调用62%内容重复，现有前缀缓存虽有优化但天花板低，阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立，解决性能问题，其CacheBlend技术复用缓存，适配多引擎和存储后端。
刚刚，Anthropic新作：大模型意识被发现了
Anthropic 最新研究发现 LLM 有可被语言化报告的全局工作空间（J - space），用 Jacobian Lens 技术能读出模型思考概念、干预推理，还可暴露其未说出口的意图，为 AI 安全审计提供新途径。